TensorFlow 2.0 学习笔记（一）

简介：
本系列文章为初学者提供TensorFlow 2.0的基础教程和实践案例分析，帮助读者快速掌握深度学习框架的核心概念与操作技巧。 在本篇TensorFlow 2.0的学习笔记中，我们将探讨数据读取与展示、模型构建、数据归一化、回调函数、回归模型、分类模型、深度神经网络（DNN）、批归一化技术、激活函数应用、dropout正则化方法以及Wide&Deep架构。此外还会介绍使用子类API实现wide&deep模型，多输入和多输出结构的创建，及超参数搜索策略。 首先导入必要的库文件： - matplotlib用于数据可视化 - numpy进行数值计算 - pandas处理表格数据 - sklearn提供机器学习工具包 同时检查各库版本确保兼容性。在此示例中使用TensorFlow 2.0.1和Keras 2.2.4-tf。 接着，我们下载并加载Fashion-MNIST数据集，这是一个广泛用于图像分类任务的数据集合。将数据分为训练组与验证组，其中前5000个样本作为测试用例，其余部分构成训练集。每个输入是大小为28x28像素的灰度图片，并附带一个表示10种类别的标签。 为了更好地理解这些数据，我们可以通过一些函数展示单幅图像和多张图像组成的网格形式。例如，`show_single_image`用来显示单独的一副图；而`show_imgs`则可以以3x5大小的形式一次性展示多个样本及其对应的类别信息。 在模型构造阶段，介绍了两种基本方式：Sequential模型与子类API。 - Sequential是简单的层堆叠方法，适用于结构较为直接的网络设计。比如创建一个序列化的DNN，在最开始添加一层Flatten操作来将二维图像转化为一维向量以供后续全连接层使用。 - 子类API允许开发人员通过继承`tf.keras.Model`来自定义更加复杂的模型架构，并可以自由地编写前馈传播逻辑。 数据预处理环节包含归一化步骤，即调整输入值至统一的范围内（通常为0到1之间）。在TensorFlow中，可以通过`tf.keras.layers.Rescaling`或直接于加载阶段进行此操作来实现这一目标。 回调函数用于训练过程中执行特定任务，例如模型保存、早停机制和学习率调节等。Keras提供了一系列预定义回调选项供开发者选择使用。 对于实际问题的解决，我们可能会遇到回归与分类两种类型的任务。 - 回归模型主要用于预测连续值输出； - 分类模型则用于辨别离散类别标签。例如，在Fashion-MNIST中应用多类别Softmax激活函数以完成图像识别任务。 深度神经网络由多个层次构成，能够学习到更为复杂的特征表示；而批归一化技术通过标准化每层的输入来加速训练过程并提高稳定性。 Dropout正则化方法在训练期间随机关闭一部分神经元节点，从而减少模型过拟合的风险。 Wide&Deep架构结合了线性模型与深度网络的优势：前者能够利用特征间的简单组合关系；后者可以捕捉到更为复杂的非线性模式。这使得该框架适用于多种应用场景。 此外，在TensorFlow中还可以借助`Keras Tuner`工具进行超参数搜索，例如通过随机或贝叶斯优化策略来寻找最优配置。 多输入和输出模型能够同时处理多个数据流并生成多样化的结果集，这对于解决复杂问题尤其有用。比如在多元任务场景下可以发挥重要作用。 这篇笔记涵盖了从基础的数据准备到高级的架构设计及调优技巧，为入门TensorFlow提供了一个全面而清晰的学习路径。